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GPT-5.6 vs GPT-5.6 Terra

vs

Welches Modell wofür

Terra ist GPT-5.6 zum halben Preis ($2.5/$15 vs $5/$30) bei demselben 1.05M Kontext. Wenn Ihr Traffic die Leistungsgrenze des vollen Modells nicht benötigt, bietet Terra dieselbe Familie mit demselben Fenster bei halben Kosten - die Definition einer Right-Sizing-Maßnahme.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGPT-5.64895 / 12128 / 121GPT-5.6 Terra737 / 604 / 60

57 bei beiden gemessen, 2 gleichauf.

GPT-5.6 GPT-5.6 Terra weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
64.6%
63.4%
BioMysteryBench hard
44.7%
49.4%
OSWorld 2.0
62.6%
50.2%
ExploitBench (Cap%)
78.5%
52.9%
HealthBench Professional
60.5%
57.7%
Finance Agent v2
53.8%
54.4%
Harvey Lab-AA
87.2%
85.2%
GPQA Diamond
94.6%
92.9%
BrowseComp
90.4%
87.5%
LVBench
82.1%
78.9%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

GPT-5.6 GPT-5.6 Terra Δ
Eingabe / 1M Tokens $5 $2.5 2×
Ausgabe / 1M Tokens $30 $15 2×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.5 $0.25 2×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr keine gesonderte Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-5.6 · $5 GPT-5.6 Terra · $2.5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-5.6 GPT-5.6 Terra
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

GPT-5.6 GPT-5.6 Terra
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-09 2026-07-09
Knowledge-Cutoff 2026-02 2026-02
Kontextfenster 1.1M 1.1M
Maximale Ausgabe 128K 128K
Thinking-Parameter reasoning.effort reasoning.effort
Zulässige Werte
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert medium medium

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GPT-5.6 · GPT-5.6 Terra

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

GPT-5.6 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.

Ausgabe 126 tok (+30 Thinking) Latenz 3.0 s

GPT-5.6 Terra bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal analysis tokens and perform more computation before producing the final answer, increasing usage per request. Those extra tokens are billed like other model output or are reflected in higher-priced reasoning-model rates, so even unchanged user traffic can cost substantially more. The bill doubled because average cost per request rose, likely from longer reasoning traces, more complex model routing, or both.

Ausgabe 120 tok (+31 Thinking) Latenz 2.4 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

GPT-5.6 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.

Ausgabe 277 tok (+93 Thinking) Latenz 4.2 s

GPT-5.6 Terra bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` and `best` were counting adjacent *matches* rather than the number of items in a run: a run of one item has zero matching adjacent pairs, and a run of length `n` has only `n - 1` such pairs. Initializing both counters to `1` for a nonempty list and resetting `cur` to `1` when the value changes makes them represent actual run lengths. Updating `best` on every iteration also ensures a run that continues through the final element is included.

Ausgabe 196 tok Latenz 2.6 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

GPT-5.6 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }

Ausgabe 179 tok (+118 Thinking) Latenz 3.7 s

GPT-5.6 Terra bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 149 tok (+103 Thinking) Latenz 2.3 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GPT-5.6 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.

Ausgabe 628 tok (+473 Thinking) Latenz 7.3 s

GPT-5.6 Terra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway introduces cross-provider prompt caching, reducing repeated token processing while preserving your existing model routing. Teams can store reusable system prompts, policy blocks, and long context prefixes once, then serve them to supported providers with consistent cache keys and observability. The feature tracks hit rates, latency savings, and estimated cost reductions in the dashboard you already use for requests. Why pay to recompute identical context on every call? Configure cache policies by route, tenant, model, or TTL, and fall back automatically when a provider lacks compatible caching. Built-in controls help protect sensitive data through encryption, regional settings, and explicit expiration. Start with a single endpoint, compare results across providers, and scale prompt reuse without rewriting application logic.

Ausgabe 631 tok (+475 Thinking) Latenz 6.0 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6",
    # model="gpt-5.6-terra",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: GPT-5.6 oder GPT-5.6 Terra?

GPT-5.6 Terra ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($2.5 vs. $5, Faktor 2.0). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich GPT-5.6 gegen GPT-5.6 Terra A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen GPT-5.6 und GPT-5.6 Terra Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen